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Os algoritmos de procura informada estão concebidos para tentar minimizar o custo de caminho. No entanto, se quisermos maximizar os pontos obtidos, podemos olhar para isto como
um problema de maximização de qualidade. Para podermos usar a qualidade com os algoritmos de procura melhor primeiro, uma solução simples é convertermos a qualidade num valor negativo de custo. Assim sendo, um estado com mais pontos irá ter um valor menor (negativo) e
terá prioridade para o mecanismo de escolha do próximo nó a ser expandido.
Portanto, a função qualidade recebe um estado e retorna um valor de qualidade inteiro que
corresponde ao valor negativo dos pontos ganhos até ao momento.
Os algoritmos de procura informada estão concebidos para tentar minimizar o custo de caminho. No entanto, se quisermos maximizar os pontos obtidos, podemos olhar para isto como
um problema de maximização de qualidade. Para podermos usar a qualidade com os algoritmos de procura melhor primeiro, uma solução simples é convertermos a qualidade num valor negativo de custo. Assim sendo, um estado com mais pontos irá ter um valor menor (negativo) e
terá prioridade para o mecanismo de escolha do próximo nó a ser expandido.
Portanto, a função qualidade recebe um
estado
e retorna um valor de qualidadeinteiro
quecorresponde ao valor negativo dos pontos ganhos até ao momento.
Task of: #23 2.2.1 Funções do problema de procura
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